“明天的卷烟分拣量有55.3万多条，同比增加102%以上。”

　　“合作公司反馈，受疫情影响，近期开工人数无法达到预期目标。”

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　　2月16日，浙江省宁波市烟草专卖局（公司）全面复工后的第一个订货日。晚上8点，配送中心召开视频会议安排次日的分拣任务。受疫情影响，分拣配送人员不足，虽然已制定了应急预案，但面对超出预期的分拣量，大家还是心里没底。

　　“明天的分拣任务与今年元春市场高峰期分拣量差不多，现实情况是我们人手欠缺，大家看能不能从分拣调度优化模型上想想办法？”听完大家发言后，储配部负责人何礼顺提议。

　　分拣调度优化模型主要基于卷烟订单量分析来进行分拣调度，是宁波市局（公司）“数据建模”的一个重要成果。自去年6月模型投入应用以来，配送中心分拣效率得到显著提升，今年元春期间日均分拣时间同比减少约1个小时。

　　“模型可以优化当天分拣调度，解决分拣设备缺烟等待频繁、人工补货强度超负荷的问题，但在相邻分拣周期整体调度安排上还有可以改进的空间。”

　　“对对，按照现在的分拣模式，一件烟整托盘运出后，当天订单用不了的就留在烟道里，但在模型的下周期调度安排中，这一规格的卷烟分拣不一定还用这个烟道，这就要求在下周期开机前对有剩余卷烟的烟道进行人工清仓，否则这条烟道就没法正常运行。”

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　　听完大家对模型的应用情况评价后，何礼顺及时引导大家讨论怎么利用模型解决当前问题。

　　“能不能进一步完善模型，把清仓量这一因素也考虑进去，通过数据分析调整烟道安排，优先调度空烟道，减少人工清仓数量？”

　　“理论上来说这个方案可行，可以作为我们下一步的攻关方向，但明天一早就要开始分拣了，现在优化模型时间上也来不及啊！”

　　“首日订货今晚12点正式结束，结束后模型才能进行调度。到现在这个时间点，分拣量一般不会有太大变化了，我们是不是可以利用模型进行分拣预调度？”

　　“我觉得可以，通过模型预调度，大概了解明天需要用到哪些烟道，提前清理这些烟道，这样明天分拣线一开机就能直接进入高效传送环节了，可以节省很多时间。”

　　经过一番讨论，大家一致认为这个方案可行：“非常时期，按照预测提前把能做的工作做好，是提高分拣效率的非常之措，只有这样才能确保以最快速度完成分拣。”

　　开完会后，看到模型预调度结果，何礼顺他们立即来到现场“救急”。一阵紧张忙碌后，他们把即将用到的烟道上的剩余卷烟全部清仓完毕。

　　次日早上7点钟，没有了清仓环节，分拣线提前开机，此时烟道上整齐排满了待分拣的件烟，宁波烟草复工后的首次分拣作业从件烟出库中拉开序幕。

　　有了这个应急方案，复工之初，宁波市局（公司）配送中心卧式烟仓和备件道实现100%满仓，设备利用率同比提高近10%，整体分拣效率提升5%，在比元春市场分拣高峰期少20名分拣员的情况下，为顺利完成非常时期的分拣任务提供了有力保障。